Counting outcomes, coverage and quality for early child development programmes
Notice bibliographique
Résumé
Improved measurement in early child development (ECD) is a strategic focus of the WHO, UNICEF and World Bank Nurturing Care Framework. However, evidence-based approaches to monitoring and evaluation (M&E) of ECD projects in low-income and middle-income countries (LMIC) are lacking. The Grand Challenges Canada®-funded Saving Brains® ECD portfolio provides a unique opportunity to explore approaches to M&E of ECD programmes across diverse settings. Focused literature review and participatory mixed-method evaluation of the Saving Brains portfolio was undertaken using an adapted impact framework. Findings related to measurement of quality, coverage and outcomes for scaling ECD were considered. Thirty-nine ECD projects implemented in 23 LMIC were evaluated. Projects used a 'theory of change' based M&E approach to measure a range of inputs, outputs and outcomes. Over 29 projects measured cognitive, language, motor and socioemotional outcomes. 18 projects used developmental screening tools to measure outcomes, with a trade-off between feasibility and preferred practice. Environmental inputs such as the home environment were measured in 15 projects. Qualitative data reflected the importance of measurement of project quality and coverage, despite challenges measuring these constructs across contexts. Improved measurement of intervention quality and measurement of coverage, which requires definition of the numerator (ie, intervention) and denominator (ie, population in need/at risk), are needed for scaling ECD programmes. Innovation in outcome measurement, including intermediary outcome measures that are feasible and practical to measure in routine services, is also required, with disaggregation to better target interventions to those most in need and ensure that no child is left behind.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,072 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».